Chia Sẻ Khóa Học Trở Thành Một Data Analyst - (ETL, SQL, Power BI, Python, R) [Khóa 7318 A]
Data Analysis: ETL, SQL, Power BI, Python, Jupyter Notebook, Pandas và R cho các quyết định kinh doanh có tác động.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Các nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu và tầm quan trọng của nó trong việc ra quyết định.
- ✓ Vai trò và trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu.
- ✓ Hiểu khái niệm về các quy trình ETL (Extract, Transform, Load).
- ✓ Cách trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
- ✓ Kỹ thuật làm sạch và biến đổi dữ liệu thô để phân tích.
- ✓ Cách load dữ liệu đã chuyển đổi vào một hệ thống lưu trữ dữ liệu thích hợp.
- ✓ Best practices cho các quy trình ETL.
- ✓ SQL fundamental để truy xuất và thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
- ✓ Các khái niệm SQL nâng cao, bao gồm subquery và join.
- ✓ Sử dụng các mệnh đề SQL như Between, IN, LIKE và UNION.
- ✓ Python basic, bao gồm các kiểu dữ liệu, biến và luồng điều khiển.
- ✓ Thao tác dữ liệu trong Python bằng Pandas.
- ✓ Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu cơ bản trong Python sử dụng các thư viện như Matplotlib và Seaborn.
- ✓ Các kỹ thuật phân tích và thao tác dữ liệu cơ bản trong R.
- ✓ Hiểu khái niệm về Power BI và vai trò của nó trong phân tích dữ liệu.
- ✓ Chuyển đổi và định hình dữ liệu để phù hợp với nhu cầu phân tích của bạn bằng Power BI.
- ✓ Tạo các trực quan hóa dữ liệu khác nhau bằng Power BI.
Bạn có bị hấp dẫn bởi thế giới dữ liệu và khao khát trở thành một nhà phân tích dữ liệu thành thạo không? Bạn có muốn thành thạo các công cụ và công nghệ thiết yếu được sử dụng trong phân tích dữ liệu không? Nếu có, thì khóa học này là dành cho bạn!
Sự mở rộng ngày càng tăng của vũ trụ kỹ thuật số đã khuếch đại tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong các ngành công nghiệp trên toàn thế giới. Các doanh nghiệp, cơ quan chính phủ và tổ chức phi lợi nhuận đang ngày càng tận dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược, nâng cao hiệu quả hoạt động và đổi mới. Do đó, trang bị cho mình kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ không chỉ tăng khả năng được tuyển dụng mà còn cung cấp nền tảng để tác động đáng kể đến quá trình ra quyết định.
Khóa học toàn diện của chúng tôi bắt đầu từ các nền tảng của phân tích dữ liệu, dần dần hướng tới các khái niệm và công cụ phức tạp hơn. Chúng tôi tin tưởng chắc chắn vào sức mạnh của việc học thực tế, vì vậy khóa học có rất nhiều ví dụ thực tế, bài tập thực hành và nghiên cứu tình huống để đảm bảo bạn có thể áp dụng các khái niệm đã học trong các tình huống thực tế.
Trong các module ban đầu, bạn sẽ hiểu rõ hơn về phân tích dữ liệu, các ứng dụng của nó và vai trò quan trọng của nhà phân tích dữ liệu. Bạn cũng sẽ được giới thiệu về các quy trình ETL (Extract, Transform, Load), xương sống của mọi hoạt động dựa trên dữ liệu, tìm hiểu cách thu thập, làm sạch và lưu trữ dữ liệu.
Sau đó, chúng tôi đi sâu vào SQL, ngôn ngữ của cơ sở dữ liệu. Bạn sẽ học cách trích xuất và thao tác dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ, bắt đầu từ các truy vấn đơn giản đến các chủ đề nâng cao hơn như truy vấn con và phép nối.
Phần sau đây sẽ đưa bạn qua Python, một ngôn ngữ linh hoạt được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu. Bạn sẽ có trải nghiệm thực tế với các thư viện như Pandas để thao tác dữ liệu và Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu.
Tiếp theo, chúng tôi giới thiệu R, một ngôn ngữ mạnh mẽ được thiết kế dành riêng cho phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Bạn sẽ tìm hiểu về cấu trúc dữ liệu trong R và các ứng dụng khác nhau của nó, cho phép bạn xử lý và phân tích các bộ dữ liệu phức tạp.
Cuối cùng, chúng ta khám phá Power BI, công cụ business analytics hàng đầu của Microsoft. Bạn sẽ học cách tạo các dashboard và báo cáo, cung cấp hình ảnh trực quan tương tác để truyền đạt hiệu quả những phát hiện của bạn.
Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ phát triển một nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu. Bạn sẽ thành thạo các công cụ và công nghệ khác nhau, từ các SQL và quy trình ETL đến Python, R và Power BI. Quan trọng nhất, bạn sẽ được trang bị kỹ năng chuyển đổi dữ liệu thô thành insight có thể hành động, một khả năng quan trọng trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay.
Khóa học này phù hợp cho những người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm cũng như những người muốn củng cố kiến thức về phân tích dữ liệu. Cho dù bạn là sinh viên, chuyên gia đang đi làm hay người tò mò về lĩnh vực này, khóa học này cung cấp cách tiếp cận toàn diện và thiết thực để học phân tích dữ liệu.
Hãy đăng ký khóa học ngay hôm nay và tự tin bước vào thế giới phân tích dữ liệu. Hành trình trở thành một nhà phân tích dữ liệu lành nghề của bạn bắt đầu từ đây.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu về Data Analysis.
- ✓ 02. SQL for Data Analysis.
- ✓ 03. Quy trình ETL (Extract, Transform, Load).
- ✓ 04. Thiết lập môi trường cho ETL.
- ✓ 05. Implementing và ETL Process với SSIS.
- ✓ 06. Thiết lập Python.
- ✓ 07. Python Basic.
- ✓ 08. Data Analysis và Data Visualization với Python.
- ✓ 09. Giới thiệu về R.
- ✓ 10. Data Analysis và Visualization với R.
- ✓ 11. Giới thiệu về Power BI.
- ✓ 12. Data Analysis và Visualization với Power BI.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Người mới bắt đầu trong Data Analysis: Những cá nhân mới bắt đầu và muốn tìm hiểu kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu. Khóa học này bắt đầu từ đầu, giới thiệu các khái niệm cơ bản trước khi chuyển sang các chủ đề phức tạp hơn.
- ✓ Người chuyển đổi nghề nghiệp: Các chuyên gia từ các lĩnh vực không định hướng dữ liệu đang tìm cách chuyển đổi nghề nghiệp của họ và thâm nhập vào ngành phân tích dữ liệu. Khóa học này cung cấp sự hiểu biết toàn diện về các công cụ và kỹ thuật cần thiết.
- ✓ Nhà phân tích dữ liệu hiện tại: Nhà phân tích dữ liệu hiện tại muốn củng cố kiến thức của họ và tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật mới. Khóa học này bao gồm một loạt các công cụ được sử dụng trong ngành.
- ✓ Sinh viên: Sinh viên cao đẳng hoặc đại học đang theo học một lĩnh vực liên quan và mong muốn nâng cao kỹ năng và kiến thức thực tế của mình để chuẩn bị cho sự nghiệp phân tích dữ liệu.
- ✓ Chuyên gia làm việc với dữ liệu: Những cá nhân làm việc với dữ liệu trong vai trò hiện tại của họ và muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của họ. Điều này có thể bao gồm các vai trò trong tiếp thị, tài chính, quản lý sản phẩm, v.v.
- ✓ Các nhà khoa học dữ liệu khao khát: Những người dự định trở thành nhà khoa học dữ liệu trong tương lai. Khóa học này có thể là một bước đệm vì nó bao gồm Python và R, hai ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng trong khoa học dữ liệu.
- ✓ Bất kỳ ai quan tâm đến Dữ liệu: Cuối cùng, bất kỳ ai tò mò về phân tích dữ liệu và muốn hiểu cách biến dữ liệu thô thành insights hữu ích. Khóa học này không yêu cầu bất kỳ điều kiện tiên quyết nào, phù hợp với bất kỳ ai quan tâm đến lĩnh vực này.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
